报告说明:
博思数据发布的《2015-2020年中国大数据市场监测及投资前景研究报告》共十章。首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位 等，接着分析了大数据的发展背景及影响因素，然后重点分析了国内外大数据行业的发展，并对重点行业大数据的应用、大数据重点应用领域进行了细致的透析。随 后，报告详细解析了国内外大数据行业重点企业的发展形势，最后重点分析了大数据行业的投资状况，并对其未来发展前景做出了科学的预测。
继物联网、云计算之后，大数据已 经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技 术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、 半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。博思数据发布的《2015-2020年中国大数据市场监测及投资前景研究报告》共十章。首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位 等，接着分析了大数据的发展背景及影响因素，然后重点分析了国内外大数据行业的发展，并对重点行业大数据的应用、大数据重点应用领域进行了细致的透析。随 后，报告详细解析了国内外大数据行业重点企业的发展形势，最后重点分析了大数据行业的投资状况，并对其未来发展前景做出了科学的预测。
云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向 挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。
2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的战略布局，制定战略规划。美国奥巴马政府发起了《大数据研究和 发展倡议》，斥资2亿美元用于大数据研究；英国政府预计在大数据和节能计算研究上投资1.89亿英镑；法国政府宣布投入1150万欧元，用于7个大数据市 场研发项目；日本在新一轮IT振兴计划中，将发展大数据作为国家战略层面提出，重点关注大数据应用技术，如社会化媒体、新医疗、交通拥堵治理等公共领域的 应用。中国的“基础研究大数据服务平台应用示范项目”正在启动，有关部门正在积极研究相关发展目标、发展原则、关键技术等方面的顶层设计。
伴随互联网日益渗透人们的日常生活，基于社交平台和搜索引擎的用户行为数据开始被广泛应用于各个领域。因为能有效映射市场主体的情绪，互联网大数据也逐渐成为投资市场新的“基因”。
目前我国大数据产业还处于发展初期，市场规模仍然比较小，而且主导厂商仍以外企居多。2016年我国大数据应用的整体市场规模将突破百亿元量级，未来将形 成全球最大的大数据产业带。然而，相对于发展前景的乐观预测，我国发展大数据产业面临的现实挑战更值得认真分析和对待。 从实践情况看，大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
2013年我国大数据行业市场规模约11.3亿元，同比2012年的4.5亿元增长了151.11%。近几年我国大数据行业市场规模情况及预测如下图所示：
2011-2019年我国大数据行业市场规模及预测
资料来源：博思数据整理
2013年我国大数据行业市场规模约11.3亿元，同比2012年的4.5亿元增长了151.11%。近几年我国大数据行业市场规模情况及预测如下图所示：
2011-2019年我国大数据行业市场规模及预测
资料来源：博思数据整理
报告目录
第一章 大数据产业相关概述 1
1.1 大数据介绍 1
1.1.1 大数据的产生 1
1.1.2 大数据的特点 1
1.1.3 大数据的数据来源 2
1.1.4 大数据的发展阶段 2
1.2 大数据的价值及影响 3
1.2.1 大数据的价值 3
1.2.2 大数据研究意义 4
1.2.3 大数据对信息时代的影响 5
1.3 大数据产业简介 6
1.3.1 大数据产业的概念 6
1.3.2 大数据产业链分析 6
1.3.3 大数据产业发展的必然性 8
1.3.4 大数据产业的战略地位 8
第二章 大数据的发展背景及影响因素 11
2.1 经济背景 11
2.1.1 国内外宏观经济对比分析 11
2.1.2 中国宏观经济环境分析 20
2.1.3 中国宏观经济发展趋势 23
2.2 政策背景 23
2.2.1 发达国家启动大数据产业布局 23
2.2.2 工信部发布数据中心建设指导意见 25
2.2.3 中国大数据战略需上升到国家层面 27
2.3 行业背景 28
2.3.1 数据正以爆炸式的速度增长 28
2.3.2 云计算为大数据诞生提供条件 29
2.3.3 物联网成为大数据的重要来源 31
2.3.4 智能终端普及带来丰富的数据 32
2.4 技术背景 33
2.4.1 大数据关键技术介绍 33
2.4.2 大数据技术研发热点分析 38
2.4.3 世界主要企业加快技术研发 42
2.4.4 数据中心发展的技术影响因素 42
第三章 国际大数据产业的发展 44
3.1 全球大数据产业总体发展分析 44
3.1.1 全球大数据应用状况调查 44
3.1.2 全球大数据行业市场格局分析 63
3.1.3 全球半数运营商布局大数据业务 68
3.1.4 部分国家运营商大数据发展状况 69
3.2 欧盟开放数据战略分析 71
3.2.1 欧盟开放数据战略的背景 71
3.2.2 开放数据的创新价值分析 71
3.2.3 开放数据战略的目的与核心 73
3.2.4 开放数据战略的基础与支柱 76
3.2.5 欧盟应对大数据的成功经验 78
3.3 美国大数据产业发展分析 79
3.3.1 美国政府的大数据发展战略 79
3.3.2 美国推动大数据技术发展的措施 83
3.3.3 美国大数据的应用案例 84
3.3.4 美国针对大数据安全问题制定的政策 86
3.4 日本大数据产业发展分析 90
3.4.1 日本大数据产业地位分析 90
3.4.2 日本大数据市场规模及趋势 91
3.4.3 日本看好大数据经济效益 92
3.4.4 日本将运行大数据预防灾害 93
3.4.5 日本大数据产业重点企业分析 93
3.5 其他国家大数据产业发展状况 93
3.5.1 英国投入巨资发展大数据技术 93
3.5.2 法国开展大数据领域投资计划 94
3.5.3 澳大利亚大数据政策出台 95
3.5.4 韩国将建首个开放大数据中心 95
3.5.5 新加坡准备建立全球大数据中心 96
第四章 中国大数据产业的发展 98
4.1 中国大数据产业发展综述 98
4.1.1 中国大数据产业发展总况 98
4.1.2 中国大数据产业的发展阶段 98
4.1.3 大数据带动新兴产业发展 100
4.1.4 大数据需求推动云基地建设 103
4.2 中国大数据产业布局透析 108
4.2.1 大数据在中国的行业分布 108
4.2.2 大数据在中国的地域分布 110
4.2.3 大数据在中国的企业规模分布 110
4.3 中国大数据产业需求分析 113
4.3.1 主要行业大数据的需求状况 113
中国大数据市场规模分行业需求结构
资料来源：博思数据整理
4.3.2 企业大数据的应用及需求状况 113
4.3.3 大数据存储领域的需求分析 115
4.3.4 中国小型机市场需求分析 118
4.4 大数据业务的商业模式 121
4.4.1 商业模式的概念 121
4.4.2 大数据业务的商业模式类型 122
4.4.3 大数据商业模式及应用特点 125
4.4.4 中国大数据商业模式初步形成 126
4.4.5 大数据创新商业模式的构建 127
4.5 中国大数据产业区域发展状况 129
4.5.1 山东省推进旅游大数据应用 129
4.5.2 广东推动大数据商业化应用 129
4.5.3 上海大数据发展计划 130
4.5.4 同方大数据助贵州产业市场监测 130
4.5.5 重庆大数据产业链发展商机探析 133
4.5.6 联通青岛云计算中心项目即将建成 136
4.6 大数据产业竞争格局 137
4.6.1 不同规模企业的竞争力分析 137
4.6.2 IT产业竞相布局大数据产业 139
4.6.3 网络保险市场大数据竞争状况 139
4.6.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争 141
4.7 中国大数据产业存在的问题 148
4.7.1 我国大数据产业发展存在的问题 148
4.7.2 中国大数据产业的现实挑战 149
4.7.3 中国大数据应用面临的挑战 150
4.7.4 大数据带来的安全问题分析 152
4.8 中国大数据产业的发展策略 154
4.8.1 大数据应作为国家竞争的战略重点 154
4.8.2 大数据产业理性发展的政策建议 156
4.8.3 中国应加快大数据的研发与应用 157
4.8.4 应避免大数据的过度建设 157
第五章 2014年重点行业大数据的应用分析 160
5.1 医疗行业 160
5.1.1 医疗行业大数据应用价值 160
5.1.2 医疗行业大数据应用状况 161
5.1.3 医疗行业的数据类型分析 162
5.1.4 大数据对医疗行业的影响 166
5.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 167
5.2 金融行业 167
5.2.1 金融行业大数据应用价值 167
5.2.2 金融行业大数据应用背景 170
5.2.3 金融行业大数据应用需求 171
5.2.4 金融行业大数据应用案例 176
5.2.5 金融行业大数据应用发展展望 176
5.3 电子商务 177
5.3.1 电子商务大数据应用价值 177
5.3.2 电子商务大数据应用需求 178
5.3.3 电子商务大数据的发展机遇 178
5.3.4 电子商务大数据应用挑战 180
5.3.5 电商企业大数据应用策略 181
5.4 零售行业 183
5.4.1 零售行业大数据应用价值 183
5.4.2 零售行业大数据应用需求 185
5.4.3 零售企业大数据应用状况 191
5.4.4 零售行业线下数据采集方式 195
5.4.5 零售行业大数据应用案例 196
5.5 电信行业 197
5.5.1 电信行业大数据应用价值 197
5.5.2 电信行业大数据应用背景 199
5.5.3 电信行业大数据应用需求 201
5.5.4 电信行业大数据应用案例 202
5.5.5 电信行业大数据应用发展展望 205
5.6 交通行业 205
5.6.1 交通行业大数据应用背景 205
5.6.2 交通行业大数据应用需求 207
5.6.3 交通行业大数据应用案例 209
5.6.4 交通行业大数据应用问题及对策 209
5.6.5 交通行业大数据应用发展展望 210
5.7 智慧城市 213
5.7.1 中国智慧城市发展现状 213
5.7.2 智慧城市大数据应用需求 215
5.7.3 智慧城市大数据应用价值 217
5.7.4 智慧城市大数据应用案例 221
5.7.5 智慧城市大数据应用发展展望 223
5.8 政府公共服务 225
5.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 225
5.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战 225
5.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇 227
5.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求 233
5.8.5 军队管理中大数据的应用策略 234
5.9 其他行业 238
5.9.1 房地产业大数据应用状况 238
5.9.2 服装行业大数据应用案例 242
5.9.3 旅游行业大数据应用策略 244
5.9.4 影视行业大数据应用分析 250
5.9.5 媒体行业大数据应用状况及趋势 255
第六章 2014年中国大数据重点应用领域分析 259
6.1 大数据一体机市场分析 259
6.1.1 大数据一体机简介 259
6.1.2 大数据一体机的优劣分析 260
6.1.3 大数据一体机的用户类型 261
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 262
6.1.5 国内市场竞争格局分析 264
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 265
6.1.7 国内主流品牌及其特点 266
6.2 大数据处理和分析软件市场分析 271
6.2.1 大数据与商业智能的关系 271
6.2.2 商业智能软件的应用价值 276
6.2.3 全球商业分析软件市场规模 280
6.2.4 全球大数据软件市场发展态势 280
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 281
6.2.6 国内商业智能软件下游市场 282
6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力 283
第七章 2014年国外大数据行业重点企业发展形势 285
7.1 IBM 285
7.1.1 公司简介 285
7.1.2 2012-2014年IBM经营状况分析 285
7.1.3 IBM在中国市场的发展策略 290
7.1.4 IBM大数据领域中国客户案例 294
7.2 甲骨文 297
7.2.1 公司简介 297
7.2.2 2014财年甲骨文经营状况分析 297
7.2.3 甲骨文大数据解决方案透析 302
7.2.4 甲骨文大数据领域研发动态 306
7.3 微软 308
7.3.1 公司简介 308
7.3.2 2014财年微软经营状况分析 308
7.3.3 微软大数据解决方案透析 313
7.3.4 微软大数据解决方案的优势 314
7.4 SAP 316
7.4.1 公司简介 316
7.4.2 2014年SAP经营状况分析 317
7.4.3 SAP大数据解决方案透析 322
7.4.4 SAP在中国市场的地位分析 323
7.5 EMC 323
7.5.1 公司简介 323
7.5.2 2014年EMC经营状况分析 324
7.5.3 EMC大数据领域的发展战略 329
7.5.4 EMC在中国市场的发展策略 331
7.6 惠普 332
7.6.1 公司简介 332
7.6.2 2014财年惠普经营状况分析 333
7.6.3 惠普大数据领域发展动向 338
7.6.4 惠普云监控大数据解决方案解析 339
7.7 其他企业 342
7.7.1 TERADATA 342
7.7.2 NETAPP 347
7.7.3 亚马逊 353
7.7.4 GOOGLE 359
7.7.5 CLOUDERA 364
第八章 2014年国内大数据行业重点企业发展形势 366
8.1 中国移动通信集团公司 366
8.1.1 公司简介 366
8.1.2 2012年中国移动经营状况分析 366
8.1.3 2013年中国移动经营状况分析 370
8.1.4 2014年中国移动经营状况分析 373
8.2 中国联通集团 376
8.2.1 公司简介 376
8.2.2 2012年中国联通经营状况分析 377
8.2.3 2013年中国联通经营状况分析 383
8.2.4 2014年中国联通经营状况分析 388
8.3 中国电信集团公司 392
8.3.1 公司简介 392
8.3.2 2012年中国电信经营状况分析 393
8.3.3 2013年中国电信经营状况分析 397
8.3.4 2014年中国电信经营状况分析 400
8.4 百度公司 403
8.4.1 公司简介 403
8.4.2 2012年百度经营状况分析 407
8.4.3 2013年百度经营状况分析 412
8.4.4 2014年百度经营状况分析 417
8.5 腾讯公司 422
8.5.1 公司简介 422
8.5.2 2012年腾讯经营状况分析 422
8.5.3 2013年腾讯经营状况分析 426
8.5.4 2014年腾讯经营状况分析 429
8.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司 433
8.6.1 公司简介 433
8.6.2 2012年拓尔思经营状况分析 434
8.6.3 2013年拓尔思经营状况分析 439
8.6.4 2014年拓尔思经营状况分析 443
8.7 北京东方国信科技股份有限公司 447
8.7.1 公司简介 447
8.7.2 2012年东方国信经营状况分析 448
8.7.3 2013年东方国信经营状况分析 453
8.7.4 2014年东方国信经营状况分析 458
8.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 462
8.8.1 公司简介 462
8.8.2 2012年同有科技经营状况分析 463
8.8.3 2013年同有科技经营状况分析 468
8.8.4 2014年同有科技经营状况分析 472
8.9 浪潮集团 476
8.9.1 公司简介 476
8.9.2 浪潮集团的云计算发展战略 477
8.9.3 浪潮大数据一体机全面解析 479
8.9.4 浪潮发展大数据的优劣势分析 480
8.10 华为技术有限公司 483
8.10.1 公司简介 483
8.10.2 华为联手拓尔思推出大数据一体机 484
8.10.3 华为发布企业级大数据分析平台 485
8.10.4 华为与央视合作开发大数据存储系统 485
8.11 阿里巴巴集团 486
8.11.1 公司简介 486
8.11.2 阿里巴巴大数据起手开局 490
8.11.3 阿里巴巴大数据应用策略 491
8.11.4 阿里巴巴B2B业务的大数据模式 495
第九章 2014年大数据产业投资战略分析 497
9.1 2014年全球大数据产业投资状况 497
9.1.1 大数据市场的投资空间巨大 497
9.1.2 全球数据中心的建设投入状况 497
9.1.3 大数据行业获得风投青睐 498
9.1.4 大数据行业风险投资的动向 500
9.1.5 2014年大数据领域投融资案例 504
9.2 2014年中国大数据产业投资现状 510
9.2.1 中国大数据产业投资历程回顾 510
9.2.2 中国大数据产业投资领域分布 510
9.2.3 国内外大数据创业和投资对比 511
9.2.4 大数据创业和投资存在概念泡沫 514
9.2.5 国内大数据创业企业发展策略 515
9.3 2014年大数据产业投资机遇 520
9.3.1 中国大数据产业的投资机遇 520
9.3.2 大数据产业的投资热点分析 521
9.3.3 大数据带来的投资新机遇分析 523
9.3.4 大数据应用行业的潜在市场价值 524
9.4 2014年大数据产业投资风险及防范 528
9.4.1 大数据行业的投资风险综述 528
9.4.2 数据的流动性和可获取性风险 535
9.4.3 大数据项目投资风险急剧增加 536
9.4.4 评估大数据产业投资回报的措施 538
第十章 2015-2020年大数据产业发展前景及趋势分析 542
10.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 542
10.1.1 全球大数据市场规模及发展趋势 542
10.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测 543
10.1.3 全球大数据市场人才需求预测 544
10.1.4 2014年全球大数据发展方向预测 549
10.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测 551
10.2.1 2015-2020年中国大数据产业发展预测 551
10.2.2 中国大数据市场带来的发展机会 552
10.2.3 中国大数据应用市场发展趋势分析 552
10.2.4 改变渠道模式的大数据趋势分析 553
10.2.5 中国大数据技术与产品发展趋势 555
1.1 大数据介绍 1
1.1.1 大数据的产生 1
1.1.2 大数据的特点 1
1.1.3 大数据的数据来源 2
1.1.4 大数据的发展阶段 2
1.2 大数据的价值及影响 3
1.2.1 大数据的价值 3
1.2.2 大数据研究意义 4
1.2.3 大数据对信息时代的影响 5
1.3 大数据产业简介 6
1.3.1 大数据产业的概念 6
1.3.2 大数据产业链分析 6
1.3.3 大数据产业发展的必然性 8
1.3.4 大数据产业的战略地位 8
第二章 大数据的发展背景及影响因素 11
2.1 经济背景 11
2.1.1 国内外宏观经济对比分析 11
2.1.2 中国宏观经济环境分析 20
2.1.3 中国宏观经济发展趋势 23
2.2 政策背景 23
2.2.1 发达国家启动大数据产业布局 23
2.2.2 工信部发布数据中心建设指导意见 25
2.2.3 中国大数据战略需上升到国家层面 27
2.3 行业背景 28
2.3.1 数据正以爆炸式的速度增长 28
2.3.2 云计算为大数据诞生提供条件 29
2.3.3 物联网成为大数据的重要来源 31
2.3.4 智能终端普及带来丰富的数据 32
2.4 技术背景 33
2.4.1 大数据关键技术介绍 33
2.4.2 大数据技术研发热点分析 38
2.4.3 世界主要企业加快技术研发 42
2.4.4 数据中心发展的技术影响因素 42
第三章 国际大数据产业的发展 44
3.1 全球大数据产业总体发展分析 44
3.1.1 全球大数据应用状况调查 44
3.1.2 全球大数据行业市场格局分析 63
3.1.3 全球半数运营商布局大数据业务 68
3.1.4 部分国家运营商大数据发展状况 69
3.2 欧盟开放数据战略分析 71
3.2.1 欧盟开放数据战略的背景 71
3.2.2 开放数据的创新价值分析 71
3.2.3 开放数据战略的目的与核心 73
3.2.4 开放数据战略的基础与支柱 76
3.2.5 欧盟应对大数据的成功经验 78
3.3 美国大数据产业发展分析 79
3.3.1 美国政府的大数据发展战略 79
3.3.2 美国推动大数据技术发展的措施 83
3.3.3 美国大数据的应用案例 84
3.3.4 美国针对大数据安全问题制定的政策 86
3.4 日本大数据产业发展分析 90
3.4.1 日本大数据产业地位分析 90
3.4.2 日本大数据市场规模及趋势 91
3.4.3 日本看好大数据经济效益 92
3.4.4 日本将运行大数据预防灾害 93
3.4.5 日本大数据产业重点企业分析 93
3.5 其他国家大数据产业发展状况 93
3.5.1 英国投入巨资发展大数据技术 93
3.5.2 法国开展大数据领域投资计划 94
3.5.3 澳大利亚大数据政策出台 95
3.5.4 韩国将建首个开放大数据中心 95
3.5.5 新加坡准备建立全球大数据中心 96
第四章 中国大数据产业的发展 98
4.1 中国大数据产业发展综述 98
4.1.1 中国大数据产业发展总况 98
4.1.2 中国大数据产业的发展阶段 98
4.1.3 大数据带动新兴产业发展 100
4.1.4 大数据需求推动云基地建设 103
4.2 中国大数据产业布局透析 108
4.2.1 大数据在中国的行业分布 108
4.2.2 大数据在中国的地域分布 110
4.2.3 大数据在中国的企业规模分布 110
4.3 中国大数据产业需求分析 113
4.3.1 主要行业大数据的需求状况 113
中国大数据市场规模分行业需求结构
资料来源：博思数据整理
4.3.2 企业大数据的应用及需求状况 113
4.3.3 大数据存储领域的需求分析 115
4.3.4 中国小型机市场需求分析 118
4.4 大数据业务的商业模式 121
4.4.1 商业模式的概念 121
4.4.2 大数据业务的商业模式类型 122
4.4.3 大数据商业模式及应用特点 125
4.4.4 中国大数据商业模式初步形成 126
4.4.5 大数据创新商业模式的构建 127
4.5 中国大数据产业区域发展状况 129
4.5.1 山东省推进旅游大数据应用 129
4.5.2 广东推动大数据商业化应用 129
4.5.3 上海大数据发展计划 130
4.5.4 同方大数据助贵州产业市场监测 130
4.5.5 重庆大数据产业链发展商机探析 133
4.5.6 联通青岛云计算中心项目即将建成 136
4.6 大数据产业竞争格局 137
4.6.1 不同规模企业的竞争力分析 137
4.6.2 IT产业竞相布局大数据产业 139
4.6.3 网络保险市场大数据竞争状况 139
4.6.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争 141
4.7 中国大数据产业存在的问题 148
4.7.1 我国大数据产业发展存在的问题 148
4.7.2 中国大数据产业的现实挑战 149
4.7.3 中国大数据应用面临的挑战 150
4.7.4 大数据带来的安全问题分析 152
4.8 中国大数据产业的发展策略 154
4.8.1 大数据应作为国家竞争的战略重点 154
4.8.2 大数据产业理性发展的政策建议 156
4.8.3 中国应加快大数据的研发与应用 157
4.8.4 应避免大数据的过度建设 157
第五章 2014年重点行业大数据的应用分析 160
5.1 医疗行业 160
5.1.1 医疗行业大数据应用价值 160
5.1.2 医疗行业大数据应用状况 161
5.1.3 医疗行业的数据类型分析 162
5.1.4 大数据对医疗行业的影响 166
5.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘 167
5.2 金融行业 167
5.2.1 金融行业大数据应用价值 167
5.2.2 金融行业大数据应用背景 170
5.2.3 金融行业大数据应用需求 171
5.2.4 金融行业大数据应用案例 176
5.2.5 金融行业大数据应用发展展望 176
5.3 电子商务 177
5.3.1 电子商务大数据应用价值 177
5.3.2 电子商务大数据应用需求 178
5.3.3 电子商务大数据的发展机遇 178
5.3.4 电子商务大数据应用挑战 180
5.3.5 电商企业大数据应用策略 181
5.4 零售行业 183
5.4.1 零售行业大数据应用价值 183
5.4.2 零售行业大数据应用需求 185
5.4.3 零售企业大数据应用状况 191
5.4.4 零售行业线下数据采集方式 195
5.4.5 零售行业大数据应用案例 196
5.5 电信行业 197
5.5.1 电信行业大数据应用价值 197
5.5.2 电信行业大数据应用背景 199
5.5.3 电信行业大数据应用需求 201
5.5.4 电信行业大数据应用案例 202
5.5.5 电信行业大数据应用发展展望 205
5.6 交通行业 205
5.6.1 交通行业大数据应用背景 205
5.6.2 交通行业大数据应用需求 207
5.6.3 交通行业大数据应用案例 209
5.6.4 交通行业大数据应用问题及对策 209
5.6.5 交通行业大数据应用发展展望 210
5.7 智慧城市 213
5.7.1 中国智慧城市发展现状 213
5.7.2 智慧城市大数据应用需求 215
5.7.3 智慧城市大数据应用价值 217
5.7.4 智慧城市大数据应用案例 221
5.7.5 智慧城市大数据应用发展展望 223
5.8 政府公共服务 225
5.8.1 政府公共服务中大数据应用价值 225
5.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战 225
5.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇 227
5.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求 233
5.8.5 军队管理中大数据的应用策略 234
5.9 其他行业 238
5.9.1 房地产业大数据应用状况 238
5.9.2 服装行业大数据应用案例 242
5.9.3 旅游行业大数据应用策略 244
5.9.4 影视行业大数据应用分析 250
5.9.5 媒体行业大数据应用状况及趋势 255
第六章 2014年中国大数据重点应用领域分析 259
6.1 大数据一体机市场分析 259
6.1.1 大数据一体机简介 259
6.1.2 大数据一体机的优劣分析 260
6.1.3 大数据一体机的用户类型 261
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布 262
6.1.5 国内市场竞争格局分析 264
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析 265
6.1.7 国内主流品牌及其特点 266
6.2 大数据处理和分析软件市场分析 271
6.2.1 大数据与商业智能的关系 271
6.2.2 商业智能软件的应用价值 276
6.2.3 全球商业分析软件市场规模 280
6.2.4 全球大数据软件市场发展态势 280
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况 281
6.2.6 国内商业智能软件下游市场 282
6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力 283
第七章 2014年国外大数据行业重点企业发展形势 285
7.1 IBM 285
7.1.1 公司简介 285
7.1.2 2012-2014年IBM经营状况分析 285
7.1.3 IBM在中国市场的发展策略 290
7.1.4 IBM大数据领域中国客户案例 294
7.2 甲骨文 297
7.2.1 公司简介 297
7.2.2 2014财年甲骨文经营状况分析 297
7.2.3 甲骨文大数据解决方案透析 302
7.2.4 甲骨文大数据领域研发动态 306
7.3 微软 308
7.3.1 公司简介 308
7.3.2 2014财年微软经营状况分析 308
7.3.3 微软大数据解决方案透析 313
7.3.4 微软大数据解决方案的优势 314
7.4 SAP 316
7.4.1 公司简介 316
7.4.2 2014年SAP经营状况分析 317
7.4.3 SAP大数据解决方案透析 322
7.4.4 SAP在中国市场的地位分析 323
7.5 EMC 323
7.5.1 公司简介 323
7.5.2 2014年EMC经营状况分析 324
7.5.3 EMC大数据领域的发展战略 329
7.5.4 EMC在中国市场的发展策略 331
7.6 惠普 332
7.6.1 公司简介 332
7.6.2 2014财年惠普经营状况分析 333
7.6.3 惠普大数据领域发展动向 338
7.6.4 惠普云监控大数据解决方案解析 339
7.7 其他企业 342
7.7.1 TERADATA 342
7.7.2 NETAPP 347
7.7.3 亚马逊 353
7.7.4 GOOGLE 359
7.7.5 CLOUDERA 364
第八章 2014年国内大数据行业重点企业发展形势 366
8.1 中国移动通信集团公司 366
8.1.1 公司简介 366
8.1.2 2012年中国移动经营状况分析 366
8.1.3 2013年中国移动经营状况分析 370
8.1.4 2014年中国移动经营状况分析 373
8.2 中国联通集团 376
8.2.1 公司简介 376
8.2.2 2012年中国联通经营状况分析 377
8.2.3 2013年中国联通经营状况分析 383
8.2.4 2014年中国联通经营状况分析 388
8.3 中国电信集团公司 392
8.3.1 公司简介 392
8.3.2 2012年中国电信经营状况分析 393
8.3.3 2013年中国电信经营状况分析 397
8.3.4 2014年中国电信经营状况分析 400
8.4 百度公司 403
8.4.1 公司简介 403
8.4.2 2012年百度经营状况分析 407
8.4.3 2013年百度经营状况分析 412
8.4.4 2014年百度经营状况分析 417
8.5 腾讯公司 422
8.5.1 公司简介 422
8.5.2 2012年腾讯经营状况分析 422
8.5.3 2013年腾讯经营状况分析 426
8.5.4 2014年腾讯经营状况分析 429
8.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司 433
8.6.1 公司简介 433
8.6.2 2012年拓尔思经营状况分析 434
8.6.3 2013年拓尔思经营状况分析 439
8.6.4 2014年拓尔思经营状况分析 443
8.7 北京东方国信科技股份有限公司 447
8.7.1 公司简介 447
8.7.2 2012年东方国信经营状况分析 448
8.7.3 2013年东方国信经营状况分析 453
8.7.4 2014年东方国信经营状况分析 458
8.8 北京同有飞骥科技股份有限公司 462
8.8.1 公司简介 462
8.8.2 2012年同有科技经营状况分析 463
8.8.3 2013年同有科技经营状况分析 468
8.8.4 2014年同有科技经营状况分析 472
8.9 浪潮集团 476
8.9.1 公司简介 476
8.9.2 浪潮集团的云计算发展战略 477
8.9.3 浪潮大数据一体机全面解析 479
8.9.4 浪潮发展大数据的优劣势分析 480
8.10 华为技术有限公司 483
8.10.1 公司简介 483
8.10.2 华为联手拓尔思推出大数据一体机 484
8.10.3 华为发布企业级大数据分析平台 485
8.10.4 华为与央视合作开发大数据存储系统 485
8.11 阿里巴巴集团 486
8.11.1 公司简介 486
8.11.2 阿里巴巴大数据起手开局 490
8.11.3 阿里巴巴大数据应用策略 491
8.11.4 阿里巴巴B2B业务的大数据模式 495
第九章 2014年大数据产业投资战略分析 497
9.1 2014年全球大数据产业投资状况 497
9.1.1 大数据市场的投资空间巨大 497
9.1.2 全球数据中心的建设投入状况 497
9.1.3 大数据行业获得风投青睐 498
9.1.4 大数据行业风险投资的动向 500
9.1.5 2014年大数据领域投融资案例 504
9.2 2014年中国大数据产业投资现状 510
9.2.1 中国大数据产业投资历程回顾 510
9.2.2 中国大数据产业投资领域分布 510
9.2.3 国内外大数据创业和投资对比 511
9.2.4 大数据创业和投资存在概念泡沫 514
9.2.5 国内大数据创业企业发展策略 515
9.3 2014年大数据产业投资机遇 520
9.3.1 中国大数据产业的投资机遇 520
9.3.2 大数据产业的投资热点分析 521
9.3.3 大数据带来的投资新机遇分析 523
9.3.4 大数据应用行业的潜在市场价值 524
9.4 2014年大数据产业投资风险及防范 528
9.4.1 大数据行业的投资风险综述 528
9.4.2 数据的流动性和可获取性风险 535
9.4.3 大数据项目投资风险急剧增加 536
9.4.4 评估大数据产业投资回报的措施 538
第十章 2015-2020年大数据产业发展前景及趋势分析 542
10.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测 542
10.1.1 全球大数据市场规模及发展趋势 542
10.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测 543
10.1.3 全球大数据市场人才需求预测 544
10.1.4 2014年全球大数据发展方向预测 549
10.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测 551
10.2.1 2015-2020年中国大数据产业发展预测 551
10.2.2 中国大数据市场带来的发展机会 552
10.2.3 中国大数据应用市场发展趋势分析 552
10.2.4 改变渠道模式的大数据趋势分析 553
10.2.5 中国大数据技术与产品发展趋势 555
图表目录
图表1 大数据的4V特征
图表2 大数据的构成
图表3 大数据的发展阶段
图表4 大数据产业链全景图
图表5 大数据产业相关企业一览图
图表6 大数据产业链示意图
图表7 大数据政策比较框架
图表8 各国大数据战略规划比较
图表9 各国技术能力储备政策比较
图表10 国外政府数据开放与共享主要政策
图表11 国外政府数据开放与共享主要政策（续）
图表12 2011-2013年七国集团GDP增长率
图表13 2011-2013年金砖国家及部分亚洲经济体GDP同比增长率
图表14 2013年全球及主要经济体制造业和服务业PMI
图表15 2013年全球及主要经济体制造业PMI新订单和出口新订单指数
图表16 2012-2013年国内生产总值增长速度（累计同比）
图表17 2013-2014年9月国内生产总值增长速度（累计同比）
图表18 2013-2014年9月规模以上工业增加值增速（月度同比）
图表19 2013-2014年9月固定资产投资（不含农户）增速（累计同比）
图表20 2013-2014年9月房地产开发投资名义增速（累计同比）
图表21 2005-2011年移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比
图表22 2009-2011年移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球保有量对比
图表23 大数据关键技术
图表24 调查样本企业行业分布
图表25 调查样本企业地域分布
图表26 调查样本企业规模分布
图表27 2012年互联网行业大数据应用场景
图表28 2012年电信行业大数据应用场景
图表29 金融行业大数据应用场景
图表30 制造行业大数据应用场景
图表31 企业现有的数据规模
图表32 企业数据类型的构成
图表33 大数据时代企业所能感觉到的数据变化
图表34 目前企业处理大数据所面临的问题
图表35 企业对大数据的态度和认知
图表36 企业在线则大数据平台时所考虑的因素
图表37 企业小型机的当前使用情况及未来计划
图表38 大数据智能洞察金融业
图表39 金融行业客户的重要性
图表40 大数据洞察推动民生银行的转型与创新
图表41 大数据预测金融欺诈
图表42 2011-2015年中国金融行业IT投资规模与增长
图表43 2011-2012年中国金融行业IT投资结构
图表44 2012年中国金融行业大数据应用投资结构
图表45 2013年中国金融机构数量
图表46 银行大数据基本状况
图表47 保险业数据信息服务市场规模
图表48 证券业数据信息服务市场规模
图表49 中信银行大数据应用技术架构图
图表50 客户综合分析管理系统功能架构图
图表51 客户生命周期服务管理
图表52 2014-2015年中国金融行业IT投资结构预测
图表53 2014-2015年中国金融行业大数据应用规模与增长
图表54 2014-2015年中国金融行业大数据应用结构预测
图表55 移动互联网时代产业竞争分析
图表56 2008-2012年电信行业投资规模
图表57 2011-2012年中国电信行业IT投资规模
图表58 电信运营商大数据应用
图表59 大数据与客户生命周期管理
图表60 广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版
图表61 电信运营商大数据处理需求
图表62 2014-2015年三大运营商未来大数据投资预测
图表63 智能交通的数据处理体系
图表64 2012年智慧城市大数据应用分布
图表65 基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案
图表66 2014-2015年中国智慧城市大数据应用规模预测
图表67 2014-2015年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测
图表68 大数据在房地产开发中的应用分析
图表69 房地产企业精准营销流程
图表70 大数据在房地产营销中的应用分析
图表71 2007年至2013年央视一套（CCTV-1）央视春晚收视率
图表72 大互联网电视集成业务牌照方
图表73 什么是大数据
图表74 2010-2012年IBM公司全面收益表
图表75 2011-2013年IBM公司全面收益表
图表76 2011-2013年IBM公司分地区收入情况
图表77 2014年1-9月IBM公司全面收益表（未审计）
图表78 2012-2014财年甲骨文公司全面收益表
图表79 2015财年上半年甲骨文公司全面收益表（未经审计）
图表80 2011-2013财年微软公司全面收益表
图表81 2012-2014财年微软公司全面收益表
图表82 2015财年第一季度微软公司全面收益表（未审计）
图表83 2010-2012财年SAP公司全面收益表
图表84 2011-2013年SAP公司全面收益表
图表85 2011-2013年SAP公司分地区收入情况
图表86 2014年1-9月SAP公司全面收益表
图表87 2014年1-9月SAP公司分地区收入情况
图表88 2010-2012年EMC全面收益表
图表89 2011-2013年EMC全面收益表
图表90 2011-2013年EMC分地区收入情况
图表91 2014年1-9月EMC全面收益表（未审计）
图表92 2014年1-9月EMC分地区收入情况
图表93 2010-2012财年惠普全面收益表
图表94 2012-2013财年惠普全面收益表
图表95 2011-2013财年惠普公司分地区收入情况
图表96 2012-2014财年惠普全面收益表
图表97 2012-2014财年惠普公司分地区收入情况
图表98 惠普PCS云监控系统解决方案架构
图表99 惠普分布式并行计算存储云平台
图表100 2011-2012年中国移动全面收益表
图表101 2012-2013年中国移动合并综合收益表
图表102 2012-2013年中国移动分产品销售收入情况
图表103 2013-2014年上半年中国移动合并综合收益表
图表104 2013-2014年上半年中国移动分产品销售收入情况
图表105 2013-2014年9月末中国联合网络通信股份有限公司总资产和净资产
图表106 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表107 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表108 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表109 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表110 2013年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、产品
图表111 2013年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分区域
图表112 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表113 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表114 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表115 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表116 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表117 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表118 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表119 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表120 2012-2013年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表121 2014年1-9月中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表122 2011-2012年中国电信全面收益表
图表123 2012-2013年中国电信合并综合收益表
图表124 2012-2013年中国电信分产品收入情况
图表125 2013-2014年上半年中国电信合并综合收益表
图表126 2013-2014年上半年中国电信分产品收入情况
图表127 2011-2012年百度全面收益表
图表128 2011-2013年1-12月百度综合收益表
图表129 2011-2013年百度不同地区销售情况表
图表130 2014年第三季百度综合收益表
图表131 2011-2012年腾讯全面收益表
图表132 2012-2013年腾讯控股合并综合收益表
图表133 2012-2013年腾讯控股分产品收入情况
图表134 2012-2013年腾讯控股分地区收入情况
图表135 2013-2014年上半年腾讯控股合并综合收益表
图表136 2013-2014年上半年腾讯控股分产品收入情况
图表137 2013-2014年9月末北京拓尔思信息技术股份有限公司总资产和净资产
图表138 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润
图表139 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润
图表140 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表141 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表142 2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表143 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表144 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表145 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表146 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表147 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表148 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表149 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表150 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表151 2012-2013年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表152 2014年1-9月北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表153 2013-2014年9月末北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产
图表154 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润
图表155 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润
图表156 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表157 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表158 2013年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表159 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表160 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表161 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表162 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表163 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表164 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表165 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表166 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表167 2012-2013年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表168 2014年1-9月北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表169 2013-2014年9月末北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产
图表170 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润
图表171 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润
图表172 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表173 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表174 2013年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域
图表175 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表176 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表177 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表178 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表179 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力
图表180 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力
图表181 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表182 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表183 2012-2013年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表184 2014年1-9月北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表185 2013-2014财年第二季度阿里巴巴集团综合损益表
图表186 调查分析所涉及的中外大数据创业型企业名录及领域分类
图表187 大数据投资领域分类
图表188 所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布
图表189 所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布
图表190 国内外大数据企业所在领域的对比
图表191 一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图
图表192 麦肯锡全球研究所针对美国各个行业应用大数据做的评估
图表193 2015-2020年中国大数据市场规模预测
图表194 2015-2020年全球大数据市场规模预测
图表195 2015-2020年中国移动互联网市场规模预测
图表196 2015-2020年中国金融行业大数据投资规模预测
本研究报告数据主要来自于国家统计局以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对大数据行业有个系统深入的了解、或者想投资大数据行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
数据资料
全球宏观数据库
中国宏观数据库
政策法规数据库
行业经济数据库
企业经济数据库
进出口数据库
文献数据库
券商数据库
产业园区数据库
地区统计数据库
协会机构数据库
博思调研数据库
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本报告由博思数据独家编制并发行，报告版权归博思数据所有。本报告是博思数据专家、分析师在多年的行业研究经验基础上通过调研、统计、分析整理而得，具有独立自主知识产权，报告仅为有偿提供给购买报告的客户使用。未经授权，任何网站或媒体不得转载或引用本报告内容。如需订阅研究报告，请直接拨打博思数据免费客服热线（400 700 3630）联系。
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